[Easy] 10+ cara membuat poligon frekuensi dengan Mudah

Pada artikel ini kami akan menjelaskan cara membuat poligon frekuensi Kamu bisa cek penjelasan lengkap dari kami. Karena kebetulan kami pernah mengalaminya dan ingin sharing di artikel ini.

Video cara membuat poligon frekuensi

Distribusi Frekuensi adalah daftar nilai data (bisa nilai individual atau nilai data yang sudah dikelompokkan ke dalam selang interval tertentu) yang disertai dengan nilai frekuensi yang sesuai.

Hasil pengukuran yang kita peroleh disebut dengan data mentah. Besarnya hasil pengukuran yang kita peroleh biasanya bervariasi. Apabila kita perhatikan data mentah tersebut, sangatlah sulit bagi kita untuk menarik kesimpulan yang berarti. Data mentah tersebut perlu di olah terlebih dahulu sehingga kita bisa memperoleh gambaran yang baik mengenai data tersebut.

Pada bahasan kali ini, smartstat akan menguraikan mengenai pengertian distribusi frekuensi yang disertai dengan contoh dan Teknik Pembuatan Tabel Distribusi Frekuensi. Selain itu, akan dibahas juga mengenai Distribusi Frekuensi Relatif dan Distribusi Frekuensi kumulatif, Histogram, Poligon Frekuensi, dan Ogive.

Distribusi Frekuensi

Pada saat kita dihadapkan pada sekumpulan data yang banyak, seringkali membantu untuk mengatur dan merangkum data tersebut dengan membuat tabel yang berisi daftar nilai data yang mungkin berbeda (baik secara individu atau berdasarkan pengelompokkan) bersama dengan frekuensi yang sesuai, yang mewakili berapa kali nilai-nilai tersebut terjadi. Daftar sebaran nilai data tersebut dinamakan dengan Daftar Frekuensi atau Sebaran Frekuensi (Distribusi Frekuensi).

Dengan demikian, distribusi frekuensi adalah daftar nilai data (bisa nilai individual atau nilai data yang sudah dikelompokkan ke dalam selang interval tertentu) yang disertai dengan nilai frekuensi yang sesuai.

Bagaimana cara membuat Histogram, Poligon Frekuensi, dan Ogive? Anda bisa pelajari pada Tutorial berikut: Tutorial Excel: Cara membuat Histogram/Distribusi Frekuensi (Toolpak)

Pengelompokkan data ke dalam beberapa kelas dimaksudkan agar ciri-ciri penting data tersebut dapat segera terlihat. Distribusi frekuensi ini akan memberikan gambaran yang khas tentang bagaimana keragaman data. Sifat keragaman data sangat penting untuk diketahui, karena dalam pengujian-pengujian statistik selanjutnya kita harus selalu memperhatikan sifat dari keragaman data. Tanpa memperhatikan sifat keragaman data, penarikan suatu kesimpulan pada umumnya tidaklah sah.

Sebagai contoh, perhatikan contoh data pada Tabel 1. Tabel tersebut adalah daftar nilai ujian Matakuliah Statistik dari 80 Mahasiswa (Sudjana, 19xx).

Tabel 1. Daftar Nilai Ujian Matakuliah Statistik

Sangatlah sulit untuk menarik suatu kesimpulan dari daftar data tersebut. Secara sepintas, kita belum bisa menentukan berapa nilai ujian terkecil atau terbesar. Demikian pula, kita belum bisa mengetahui dengan tepat, berapa nilai ujian yang paling banyak atau berapa banyak mahasiswa yang mendapatkan nilai tertentu. Dengan demikian, kita harus mengolah data tersebut terlebih dulu agar dapat memberikan gambaran atau keterangan yang lebih baik.

Bandingkan dengan tabel yang sudah disusun dalam bentuk daftar/distribusi frekuensi (Tabel 2a dan Tabel 2b). Tabel 2a merupakan distribusi frekuensi dari data tunggal dan Tabel 2b merupakan daftar frekuensi yang disusun dari data yang sudah di kelompokkan pada kelas yang sesuai dengan selangnya. Kita bisa memperoleh beberapa informasi atau karakteristik dari data nilai ujian mahasiswa.

Tabel 2a.

Pada Tabel 2a, kita bisa mengetahui bahwa ada 80 mahasiswa yang mengikuti ujian, nilai ujian terkecil adalah 35 dan tertinggi adalah 99. Nilai 70 merupakan nilai yang paling banyak diperoleh oleh mahasiswa, yaitu ada 4 orang, atau kita juga bisa mengatakan ada 4 mahasiswa yang memperoleh nilai 70, tidak ada satu pun mahasiswa yang mendapatkan nilai 36, atau hanya satu orang mahasiswa yang mendapatkan nilai 35.

Tabel 2b.

Tabel 2b merupakan daftar distribusi frekuensi dari data yang sudah dikelompokkan. Daftar ini merupakan daftar frekuensi yang sering digunakan. Kita sering kali mengelompokkan data contoh ke dalam selang-selang tertentu agar memperoleh gambaran yang lebih baik mengenai karakteristik dari data. Dari daftar tersebut, kita bisa mengetahui bahwa mahasiswa yang mengikuti ujian ada 80, selang kelas nilai yang paling banyak diperoleh oleh mahasiswa adalah sekitar 71 sampai 80, yaitu ada 24 orang, dan seterusnya. Hanya saja perlu diingat bahwa dengan cara ini kita bisa kehilangan identitas dari data aslinya. Sebagai contoh, kita bisa mengetahui bahwa ada 2 orang yang mendapatkan nilai antara 31 sampai 40. Meskipun demikian, kita tidak akan tahu dengan persis, berapa nilai sebenarnya dari 2 orang mahasiswa tersebut, apakah 31 apakah 32 atau 36 dst.

Ada beberapa istilah yang harus dipahami terlebih dahulu dalam menyusun tabel distribusi frekuensi.

Tabel 3.

Range : Selisih antara nilai tertinggi dan terendah. Pada contoh ujian di atas, Range = 99 – 35 = 64

Batas bawah kelas: Nilai terkecil yang berada pada setiap kelas. (Contoh: Pada Tabel 3 di atas, batas bawah kelasnya adalah 31, 41, 51, 61, …, 91)

Batas atas kelas: Nilai terbesar yang berada pada setiap kelas. (Contoh: Pada Tabel 3 di atas, batas bawah kelasnya adalah 40, 50, 60, …, 100)

Batas kelas (Class boundary): Nilai yang digunakan untuk memisahkan antar kelas, tapi tanpa adanya jarak antara batas atas kelas dengan batas bawah kelas berikutnya. Contoh: Pada kelas ke-1, batas kelas terkecilnya yaitu 30.5 dan terbesar 40.5. Pada kelas ke-2, batas kelasnya yaitu 40.5 dan 50.5. Nilai pada batas atas kelas ke-1 (40.5) sama dengan dan merupakan nilai batas bawah bagi kelas ke-2 (40.5). Batas kelas selalu dinyatakan dengan jumlah digit satu desimal lebih banyak daripada data pengamatan asalnya. Hal ini dilakukan untuk menjamin tidak ada nilai pengamatan yang jatuh tepat pada batas kelasnya, sehingga menghindarkan keraguan pada kelas mana data tersebut harus ditempatkan. Contoh: bila batas kelas di buat seperti ini:

Kelas ke-1 : 30 – 40

Kelas ke-2 : 40 – 50

:

dst.

Apabila ada nilai ujian dengan angka 40, apakah harus ditempatkan pada kelas-1 ataukah kelas ke-2?

Panjang/lebar kelas (selang kelas): Selisih antara dua nilai batas bawah kelas yang berurutan atau selisih antara dua nilai batas atas kelas yang berurutan atau selisih antara nilai terbesar dan terkecil batas kelas bagi kelas yang bersangkutan. Biasanya lebar kelas tersebut memiliki lebar yang sama. Contoh:

lebar kelas = 41 – 31 = 10 (selisih antara 2 batas bawah kelas yang berurutan) atau

lebar kelas = 50 – 40 = 10 (selisih antara 2 batas atas kelas yang berurutan) atau

lebar kelas = 40.5 – 30.5 = 10. (selisih antara nilai terbesar dan terkecil batas kelas pada kelas ke-1)

Nilai tengah kelas: Nilai kelas merupakan nilai tengah dari kelas yang bersangkutan yang diperoleh dengan formula berikut: ½ (batas atas kelas+batas bawah kelas). Nilai ini yang dijadikan pewakil dari selang kelas tertentu untuk perhitungan analisis statistik selanjutnya. Contoh: Nilai kelas ke-1 adalah ½(31+40) = 35.5

Banyak kelas: Sudah jelas! Pada tabel ada 7 kelas.

Frekuensi kelas: Banyaknya kejadian (nilai) yang muncul pada selang kelas tertentu. Contoh, pada kelas ke-1, frekuensinya = 2. Nilai frekuensi = 2 karena pada selang antara 30.5 – 40.5, hanya ada 2 angka yang muncul, yaitu nilai ujian 31 dan 38.

Teknik pembuatan Tabel Distribusi Frekuensi (TDF)

Distribusi frekuensi dibuat dengan alasan berikut:

  • kumpulan data yang besar dapat diringkas
  • kita dapat memperoleh beberapa gambaran mengenai karakteristik data, dan
  • merupakan dasar dalam pembuatan grafik penting (seperti histogram).

Banyak software (teknologi komputasi ) yang bisa digunakan untuk membuat tabel distribusi frekuensi secara otomatis. Meskipun demikian, di sini tetap akan diuraikan mengenai prosedur dasar dalam membuat tabel distribusi frekuensi.

Langkah-langkah dalam menyusun tabel distribusi frekuensi:

Pada saat menyusun TDF, pastikan bahwa kelas tidak tumpang tindih sehingga setiap nilai-nilai pengamatan harus masuk tepat ke dalam satu kelas. Pastikan juga bahwa tidak akan ada data pengamatan yang tertinggal (tidak dapat dimasukkan ke dalam kelas tertentu). Cobalah untuk menggunakan lebar yang sama untuk semua kelas, meskipun kadang-kadang tidak mungkin untuk menghindari interval terbuka, seperti ” ≥ 91 ” (91 atau lebih). Mungkin juga ada kelas tertentu dengan frekuensi nol.

Contoh:

Kita gunakan prosedur di atas untuk menyusun tabel distribusi frekuensi nilai ujian mahasiswa (Tabel 1).

Berikut adalah nilai ujian yang sudah diurutkan: 35 38 43 48 49 51 56 59 60 60 61 63 63 63 65 66 67 67 68 70 70 70 70 71 71 71 72 72 72 73 73 74 74 74 74 75 75 76 76 77 78 79 79 80 80 80 80 81 81 81 82 82 83 83 83 84 85 86 86 87 88 88 88 88 89 90 90 90 91 91 91 92 92 93 93 93 95 97 98 99 2. Range: [nilai tertinggi – nilai terendah] = 99 – 35 = 64 3. Banyak Kelas: Tentukan banyak kelas yang diinginkan. Apabila kita lihat nilai Range = 64, mungkin banyak kelas sekitar 6 atau 7. Sebagai latihan, kita gunakan aturan Sturges. banyak kelas = 1 + 3.3 x log(n) = 1 + 3.3 x log(80) = 7.28 ≈ 7 4. Panjang Kelas: Panjang Kelas = [range]/[banyak kelas] = 64/7 = 9.14 ≈ 10 (untuk memudahkan dalam penyusunan TDF) 5. Tentukan nilai batas bawah kelas pada kelas pertama. Nilai ujian terkecil = 35 Penentuan nilai batas bawah kelas bebas saja, asalkan nilai terkecil masih masuk ke dalam kelas tersebut. Misalkan: apabila nilai batas bawah yang kita pilih adalah 26, maka interval kelas pertama: 26 – 35, nilai 35 tepat jatuh di batas atas kelas ke-1. Namun apabila kita pilih nilai batas bawah kelas 20 atau 25, jelas nilai terkecil, 35, tidak akan masuk ke dalam kelas tersebut. Namun untuk kemudahan dalam penyusunan dan pembacaan TDF, tentunya juga untuk keindahan, he2.. lebih baik kita memilih batas bawah 30 atau 31. Ok, saya tertarik dengan angka 31, sehingga batas bawahnya adalah 31. Dari prosedur di atas, kita dapat info sebagai berikut: Banyak kelas : 7 Panjang kelas : 10 Batas bawah kelas : 31 Selanjutnya kita susun TDF: Form TDF: – Kelas ke- | Nilai Ujian | Batas Kelas | Turus | Frekuensi – 1 31 – 2 41 – 3 51 – : : – 6 81 – 7 91 – – Jumlah – Tabel berikut merupakan tabel yang sudah dilengkapi atau dalam bentuk yang lebih ringkas:

Distribusi Frekuensi Relatif dan Kumulatif

Variasi penting dari distribusi frekuensi dasar adalah dengan menggunakan nilai frekuensi relatifnya, yang disusun dengan membagi frekuensi setiap kelas dengan total dari semua frekuensi (banyaknya data). Sebuah distribusi frekuensi relatif mencakup batas-batas kelas yang sama seperti TDF, tetapi frekuensi yang digunakan bukan frekuensi aktual melainkan frekuensi relatif. Frekuensi relatif kadang-kadang dinyatakan sebagai persen.

Frekuensi relatif = $ dfrac{{{f_i}}}{{sum {f_i}}} times 100% = dfrac{{{f_i}}}{n} times 100%$

Contoh: frekuensi relatif kelas ke-1:

fi = 2; n = 80

Frekuensi relatif = 2/80 x 100% = 2.5%

Distribusi Frekuensi kumulatif

Variasi lain dari distribusi frekuensi standar adalah frekuensi kumulatif. Frekuensi kumulatif untuk suatu kelas adalah nilai frekuensi untuk kelas tersebut ditambah dengan jumlah frekuensi semua kelas sebelumnya.

Perhatikan bahwa kolom frekuensi selain label headernya diganti dengan frekuensi kumulatif kurang dari, batas-batas kelas diganti dengan “kurang dari” ekspresi yang menggambarkan kisaran nilai-nilai baru.

atau kadang disusun dalam bentuk seperti ini:

Variasi lain adalah Frekuensi kumulatif lebih dari. Prinsipnya hampir sama dengan prosedur di atas.

Histogram

Histogram adalah merupakan bagian dari grafik batang di mana skala horisontal mewakili nilai-nilai data kelas dan skala vertikal mewakili nilai frekuensinya. Tinggi batang sesuai dengan nilai frekuensinya, dan batang satu dengan lainnya saling berdempetan, tidak ada jarak/ gap diantara batang. Kita dapat membuat histogram setelah tabel distribusi frekuensi data pengamatan dibuat.

Poligon Frekuensi

Poligon Frekuensi menggunakan segmen garis yang terhubung ke titik yang terletak tepat di atas nilai-nilai titik tengah kelas. Ketinggian dari titik-titik sesuai dengan frekuensi kelas, dan segmen garis diperluas ke kanan dan kiri sehingga grafik dimulai dan berakhir pada sumbu horisontal.

Ogive

Ogive adalah grafik garis yang menggambarkan frekuensi kumulatif, seperti daftar distribusi frekuensi kumulatif. Perhatikan bahwa batas-batas kelas dihubungkan oleh segmen garis yang dimulai dari batas bawah kelas pertama dan berakhir pada batas atas dari kelas terakhir. Ogive berguna untuk menentukan jumlah nilai di bawah nilai tertentu. Sebagai contoh, pada gambar berikut menunjukkan bahwa 68 mahasiswa mendapatkan nilai kurang dari 90.5.

Bagaimana cara membuat Histogram, Poligon Frekuensi, dan Ogive? Anda bisa pelajari pada Tutorial berikut: Tutorial Excel: Cara membuat Histogram/Distribusi Frekuensi (Toolpak)

Top 15 cara membuat poligon frekuensi menjelaskan Nha Xinh

Penyajian Data Kelompok: Histogram, Poligon … – WordPress.com

  • Penulis: matematikauntuksma.wordpress.com
  • Tanggal Terbit: 01/05/2023
  • Ulasan: 4.89 (618 vote)
  • Ringkasan: Sedangkan untuk membentuk ogive negatif digunakan frekuensi kumulatif lebih dari. Cara membuat ogive positif dan negatif.

Histogram, Poligon, Ogive | PDF – Scribd

  • Penulis: scribd.com
  • Tanggal Terbit: 03/14/2022
  • Ulasan: 4.62 (248 vote)
  • Ringkasan: Langkah-langkah membuat Poligon Frekuensi sebagai · 1. Cari nilai tengah masing-masing kelas · 2. Buat tabel persiapan. · 3. Gambar garis untuk sumbu x dan y, dan …

Daftar berikut merupakan tinggi badan 50 siswa. Buatlah histogram dan poligon frekuensi!

  • Penulis: roboguru.ruangguru.com
  • Tanggal Terbit: 01/12/2023
  • Ulasan: 4.53 (571 vote)
  • Ringkasan: Poligon frekuensi merupakan diagram garis yang terbentuk dari garis dihubungkan pada setiap tengah sisi atas persegi panjang yang berdampingan.

Soal Gambar berikut adalah poligon frekuensi dari suatu data

  • Penulis: zenius.net
  • Tanggal Terbit: 06/09/2022
  • Ulasan: 4.39 (264 vote)
  • Ringkasan: Gambarlah histogramnya, kemudian susunlah daftar distribusi frekuensinya. ans_icon Jawaban. Diketahui poligon frekuensi dari suatu data. Untuk membuat …

Cara membuat histogram,poligon dan tabel frekuensi melalui aplikasi geogebra

  • Penulis: suci758221765.wordpress.com
  • Tanggal Terbit: 01/11/2023
  • Ulasan: 3.99 (463 vote)
  • Ringkasan: Cara membuat histogram,poligon dan tabel frekuensi melalui aplikasi geogebra · 1. · 2. · 3. · 4. Blok semua data yang akan dibuat tabel distribusi …

Cara Membuat Poligon Frekuensi Dan Contohnya

  • Penulis: caraharian.com
  • Tanggal Terbit: 05/24/2022
  • Ulasan: 3.91 (281 vote)
  • Ringkasan: Langkah-Langkah Membuat Poligon Frekuensi · Gunakan data yang sudah berbentuk tabel distribusi frekuensi untuk mempermudah pemilahan aspek data.

Bagaimana cara membuat diagram tabelnya (histogram dan polygon frekuensi)

  • Penulis: brainly.co.id
  • Tanggal Terbit: 03/17/2022
  • Ulasan: 3.67 (413 vote)
  • Ringkasan: Langkah-langkah dalam membuat histogram dan poligon frekuensi dari tabel distribusi frekuensi di atas adalah sebagai berikut.

CONTOH SOAL DAN PEMBAHASAN TENTANG HISTOGRAM DAN

  • Penulis: hendrasusanto1992.blogspot.com
  • Tanggal Terbit: 05/23/2022
  • Ulasan: 3.44 (272 vote)
  • Ringkasan: Selanjutnya, dari sebuah histogram kita dapat membuat poligon frekuensi, yaitu garis-garis patah yang menghubungkan setiap titik tengah atas …

Dewi aulia ppt – histogram, poligon dan ogive

  • Penulis: slideshare.net
  • Tanggal Terbit: 10/08/2022
  • Ulasan: 3.19 (481 vote)
  • Ringkasan: 1.Membuat sumbu datar dan sumbu tegak yang saling berpotongan. Untuk menyajikan data yang … OGIVE Frekuensi kumulatif kurang dari untuk suatu kelas adalah …

Statistika 4. Histogram, Poligon Distribusi Frekuensi dan Ogive

  • Penulis: catatanmatematika.com
  • Tanggal Terbit: 08/08/2022
  • Ulasan: 3.1 (349 vote)
  • Ringkasan: Histogram adalah bentuk diagram batang yang menyajikan daftar distribusi frekuensi data berkelompok. Langkah-langkah membuat histogram suatu data berkelompok …

Update: Cara Membuat Histogram, Tabel Distribusi Frekuensi, dan Poligon Frekuensi Menggunakan GeoGebra

  • Penulis: googebra.blogspot.com
  • Tanggal Terbit: 11/08/2022
  • Ulasan: 2.78 (87 vote)
  • Ringkasan: Sebenarnya tanpa langkah-langkah manual tersebut sudah cukup dengan analisis GeoGebra tabel distribusi frekuensi, histogram dan poligon …

Poligon frekuensi | Pendidikan Matematika

  • Penulis: yos3prens.wordpress.com
  • Tanggal Terbit: 01/17/2023
  • Ulasan: 2.73 (170 vote)
  • Ringkasan: Membuat sumbu datar dan sumbu tegak yang saling berpotongan. Untuk menyajikan data yang telah disusun dalam tabel distribusi frekuensi menjadi …

Cara Membuat Poligon Frekuensi Data Kelompok

  • Penulis: sambimatika.my.id
  • Tanggal Terbit: 05/20/2022
  • Ulasan: 2.5 (126 vote)
  • Ringkasan: Untuk membahas cara membuat diagram poligon frekuensi perhatikan contoh berikut. Dari tabel distribusi prekuensi berikut, buatlah diagram …

Penyajian Data Kelompok: Histogram, Poligon, dan Ogive

  • Penulis: idschool.net
  • Tanggal Terbit: 02/28/2022
  • Ulasan: 2.44 (159 vote)
  • Ringkasan: Penyajian data dengan cara acak tersebut sangatlah tidak bagus dan tidak terstruktur. Selai itu penyajian data secara acak membuat data yang …
  • Hasil pencarian yang cocok: Penyajian data kelompok digunakan untuk memberikan gambaran data menjadi lebih menarik. Ada beberapa bentuk penyajian data kelompok seperti histogram, poligon, dan ogive. Penyajian data kelompok akan memberikan tampilan lebih menarik dan lebih baik …

Penyajian data dengan Histogram, Poligon frekuensi dan Ogive

Penyajian data dengan Histogram, Poligon frekuensi dan Ogive
  • Penulis: dausngongo.wordpress.com
  • Tanggal Terbit: 05/21/2022
  • Ulasan: 2.37 (71 vote)
  • Ringkasan: Nama : Firdaus Wajidi Nim : 2015 52 160 Tugas : Statistik 1 ( cara membuat penyajian data dengan Histogram, Poligon Frekuensi & Ogive ) …
  • Hasil pencarian yang cocok: 4.3. Menentukan Nilai Tengah setiap Kelas Interval : Nilai Tengah Kelas Pertama : Nilai Tengah Kelas Pertama = batas atas + batas bawah kelas Pertama / 2 = 2.55 + 2.65 / 2 = 2.6 Nilai Tengah Kelas kedua dan seterusnya : Nilai Tengah Kelas kedua dan …